O desenvolvimento do StreetObs iniciou-se com a extração e preparação dos dados históricos fornecidos pela Parkware. Estes dados foram harmonizados e processados para garantir que estavam no formato adequado para serem utilizados pelos algoritmos de Machine Learning do sistema de previsão de tendências. O produto foi concebido para suportar a importação de diferentes tipos de ficheiros e apresentar previsões através de um dashboard intuitivo, permitindo a visualização clara dos dados históricos e das tendências futuras. Durante a fase de desenvolvimento, a AI-CENTER Testbed focou-se em garantir que o StreetObs fosse capaz de gerar previsões precisas e úteis. Foram realizados testes rigorosos para validar o produto, e os resultados indicaram que a qualidade das previsões estava intimamente ligada à completude e relevância do dataset histórico utilizado. Em particular, foi observado que previsões de longo prazo necessitam de um dataset extenso e detalhado para assegurar a precisão das estimativas. O produto piloto foi testado em ambiente virtual na AI-CENTER Testbed, o que permitiu a sua validação e refinamento, assegurando que o StreetObs estava pronto para ser comercializado como uma solução robusta e eficaz para a previsão de acidentes de viação.Durante o desenvolvimento, a AI-CENTER Testbed focou-se em garantir que os dados fossem processados e organizados de forma a maximizar a precisão das previsões. Os testes realizados mostraram que a qualidade e a abrangência dos dados históricos são cruciais para a eficácia do TrashTrender, especialmente para previsões de longo prazo. O Produto Piloto foi submetido a uma série de testes rigorosos no ambiente virtual da AI-CENTER Testbed, o que permitiu refinar o produto e prepará-lo para a comercialização. A validação do TrashTrender incluiu a criação de um vídeo demonstrativo que ilustra o funcionamento do dashboard e as funcionalidades de visualização das previsões.Na fase inicial, foi desenvolvida uma aplicação com um menu intuitivo, permitindo aos utilizadores aceder a todas as estruturas e áreas de um projeto por meio de pesquisas por ID, localização, entre outros critérios. A aplicação possibilita a edição ou eliminação de estruturas, garantindo que cada projeto armazene dados detalhados, como identificação, áreas, edificações e infraestruturas. Um layout de rede visual, integrado com o Google Maps, foi criado para permitir a atribuição visual de trabalhos.